Hadoop学习笔记之三 数据流向

 http://hadoop.apache.org/docs/r1.2.1/api/index.html

最基本的：

1. 文本文件的解析

2. 序列文件的解析

 toString会将Byte数组中的内存数据 按照字节间隔以字符的形式显示出来。

文本文件多事利用已有的字符处理类， 序列文件多事创建byte数组，然后将文件流中的数据复制到byte数组后进行解析。

 LineRecordReader。。。 。。。

这里首先需要了整个文件数据 的流动方向。

MapReduce框架借助inputformat完成输入数据的规范检查，借助outputformat完成输出数据的规范性检查。

context的常用用法：

context.getConfiguration
context.getInputSplit
context.write

利用好context可以随心所欲的输出，从输入key value list中获得信息，输出可以是单个的key，value；也可以是key list

从输入中获得信息，用context随便向外写！

一个Mapper对应一个Split文件，而recorderreder需要多次调用用来解析键值对：

如下所示一个文本文件传入mapper，而map函数多次被触发

public class TestDataFlow {
    public static void main(String[] args)throws Exception{
        Configuration conf  = new Configuration();
        Job job = new Job(conf, "testDataFlow");
        
        job.setJarByClass(TestDataFlow.class);
        job.setMapperClass(myMapper.class);
        
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("hdfs://MASTERPC:9000/home/Fea.txt"));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("hdfs://MASTERPC:9000/out"));
        
        job.waitForCompletion(true);
        
    }
    
    public static class myMapper extends Mapper<Object, Text, Text, Text>{
        private FileSplit split; 
        public void map(Object key, Text value, Context context)
            throws IOException, InterruptedException{
            split = (FileSplit)context.getInputSplit();
            System.out.println("输入文件块的路径："+split.getPath().toString());
            
        }
    }
    
    
}
14/11/09 17:15:44 INFO mapred.MapTask: Processing split: hdfs://MASTERPC:9000/home/Fea.txt:0+7397

输入文件块的路径：hdfs://MASTERPC:9000/home/Fea.txt
输入文件块的路径：hdfs://MASTERPC:9000/home/Fea.txt
输入文件块的路径：hdfs://MASTERPC:9000/home/Fea.txt
输入文件块的路径：hdfs://MASTERPC:9000/home/Fea.txt
输入文件块的路径：hdfs://MASTERPC:9000/home/Fea.txt
输入文件块的路径：hdfs://MASTERPC:9000/home/Fea.txt
输入文件块的路径：hdfs://MASTERPC:9000/home/Fea.txt
输入文件块的路径：hdfs://MASTERPC:9000/home/Fea.txt

下面是一段自定义InputFormat的程序，功能是将零碎的小文件合并成大的sequence文件：key文件名，value文件值

//主要包括两个部分：文件划分 + 创建RecordReader； 下面的代码new了一个自己的reader返回
public class myFileInputFormat extends FileInputFormat<NullWritable, BytesWritable> {
    protected boolean isSplitable(JobContext context, Path file){
        return false;
    }
    public RecordReader<NullWritable, BytesWritable> createRecordReader(InputSplit split, TaskAttemptContext context)
            throws IOException,InterruptedException{
        myRecordReader recorder = new myRecordReader();
        recorder.initialize(split, context);
        return recorder;
    }
}

//使用split获得输入文件块的大小、路径信息；使用context获得fs真正的从dfs上读入文件内容到value成员变量中。
//成员变量value用来传递给Mapper的map函数使用public class myRecordReader extends RecordReader<NullWritable, BytesWritable> {
    private FileSplit split;
    private Configuration conf;
    private BytesWritable value = new BytesWritable();
    private boolean processed = false;
    
    public void initialize(InputSplit split, TaskAttemptContext context)
            throws IOException, InterruptedException {
            this.split = (FileSplit)split;
            this.conf = context.getConfiguration();
        }
    public void close(){
        ;
    }
    
    public NullWritable getCurrentKey()throws IOException{
        return null;
    }
    public BytesWritable getCurrentValue()throws IOException{
        return value;
    }
    public float getProgress()throws IOException, InterruptedException{
        return processed?1.0f:0.0f;
    }
    public boolean nextKeyValue()throws IOException, InterruptedException{
        if (!processed){
            byte[] buf = new byte[(int)split.getLength()];
            FileSystem fs =  FileSystem.get(conf);
            Path path = split.getPath();
            InputStream in = null;
            try{
                in = fs.open(path);
                IOUtils.readFully(in,  buf, 0, buf.length);
                value.set(buf,0, buf.length);
            }finally{
                IOUtils.closeStream(in);
            }
            processed = true; 
            return true;
        }else{
            return false;
        }

    }
    
}

　　//RecordReader处理好的key和value自动的传递给map函数

    public static class myMapper extends Mapper<Object, BytesWritable, Text, BytesWritable>{
        private FileSplit split; 
        private Text outkey = new Text();
        public void setup(Context context){
            split = (FileSplit)context.getInputSplit();
            outkey.set(split.getPath().toString());
            System.out.println("输入文件块的路径："+split.getPath().toString());
        }
        public void map(Object key, BytesWritable value, Context context)
            throws IOException, InterruptedException{
            System.out.println("key: "+ outkey.toString()+" value: "+value.toString());            
            
        }

Mapper类对应的是输入的文件块split，map对应的是文件块解析出来的一个个的<key, value>

RecordReader对应的是输入的文件块split，可能需要多次对split进行解析。

InputFormat中分为两部分，getSplit是将inputPath路径下的HDFS文件划分成块split，另一部分是CreateRecordReader

创建用来解析每个split。

其中划分成块是在终端上传数据文件时进行的，然后划分之后的文件信息提供给jobTracker进行分配，分配到任务的节点（Mapper）到相应的 位置下载自己的split文件

然后调用RecordReader不断对这个split文件进行解析，将生成的<key,value>送给map函数进行处理生成新的<key,value>,经过排序合并分组之后传递给相应的reduce。

自定义InputFormat

下面是一个将小文件聚合成大的序列文件的mapred作业，核心是利用自定义的FileInputFormt将系统分配的小文件，以文件名（text）key，

文件内容（bytes）value的键值对形式传递给最后的SeqenceFileOutputFormat，将这些键值对写入HDFS上的序列文件中。

由于文件较小所以不会再分块，一个文件作为整体输入到节点上，FileInputFormat中设置文件不可分。

Mapper类中调用FileInputFormat中的创建初始化RecordReader函数：createRecordReader（），

RecordReader将输入文件解析后将<key，value>送给map函数， 在之前的TextInputFormat的LineRecordReader是不断的对split进行处理

将每行解析成一个<key, value>送给map，但是这里的应用时RecordReader仅仅处理split文件一次，就将整个文件的内容作为<null, value>

传递给map， 最后的reduce在将所有的键值对聚合成一个。所以RecordReader类中做了处理次数的判断处理。

这样一来对于每个节点的map也只会执行一次，多以在Mapper一开始的时候setup函数中将输入的Split文件的文件名获得作为key。

文件：myRecordReader.java

[说明]RecordReader的作用就是为了解析split文件，所以createRecordReader时传入的参数是split、context，在RecordReader类中，首先需要获得

HDFS上的split的输入文件流，然后对此进行解析，并记录下处理的位置，方便下次map调用的时候，从上次的位置接着对split文件进行解析。

文件：myFileInputFormat.java

[说明]该类中设置文件不可分，创建RecordReader对象。

inputFormat和 recordReader中的键值对类型一定要和  map中的键值对类型一致。

作业上下文context可以获得作业参数conf、输入文件InputSplit、

在Mapper类的初始化函数中传入的参数就是context

public void setup(Context context)

OutputFormat：

主要的函数是：

getRcordWriter, 返回的是RecordWriter， 它负责将键值对写入到存储部件中。

checkOutputSpecs,负责检查输出目录参数是否合理，如果输出目录已经存在就报错。

getOutputCommiter，OutputCommiter负责临时文件的初始化，作业完成之后清理临时目录等等。

系统默认的是TextOutputFormat，它使用LineRecordWriter将最终获的键值对以key + + value的方式逐行输出到文本文件中。

 在 编程时使用较多的是重载 writer、RecordWriter、getRecordWriter，

 tips：在eclipse中代码的空白处右键->Source->Override/Implements Methods 然后在弹出的窗口中选择需要重载的成员方法。^.^

 （生成的重载函数上面会自动生@Override灰色字体）

 下面是hadoop源码SequenceFileOutputFormat中的一段：

  public RecordWriter<K, V> 
         getRecordWriter(TaskAttemptContext context
                         ) throws IOException, InterruptedException {
　　　。。。 。。。
　　　final SequenceFile.Writer out = 
    　　  SequenceFile.createWriter(fs, conf, file,
                                context.getOutputKeyClass(),
                                context.getOutputValueClass(),
                                compressionType,
                                codec,
                                context);

    return new RecordWriter<K, V>() {

        public void write(K key, V value)
          throws IOException {

          out.append(key, value);
        }

        public void close(TaskAttemptContext context) throws IOException { 
          out.close();
        }
      };

 可见write中传入的是OutputFormat<K，V>中的键值对，而创建的SequenceFile.Writer是根据setOutputKeyClass、setOutputValueClass设置的类型进行写文件。

public class TestFormat {public  static void main(String[] args)throws Exception{
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = new Job(conf, "testFormat!");
        job.setInputFormatClass(SequenceFileInputFormat.class);
        job.setOutputFormatClass(SequenceFileOutputFormat.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job , new Path("hdfs://master:9000/hadoop"));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("hdfs://master:9000/out"));
        
        job.waitForCompletion(true);
        
    }
}

java.lang.Exception: java.io.IOException:

Type mismatch in key from map: expected org.apache.hadoop.io.LongWritable, recieved org.apache.hadoop.io.Text

        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(BytesWritable.class);

RecordReader是根据输入文件中的内容自动获得key和value的class，所以map之后的k，v类型是原始文件的kv类型，但是write函数中out（writer）的kv类型时job中设置的。

 //草稿：

 public static class myOutputFormat<Text, BytesWritable> extends  SequenceFileOutputFormat<Text, BytesWritable>{
        public RecordWriter<Text, BytesWritable> getRecordWriter(
                TaskAttemptContext arg0) throws IOException,
                InterruptedException {
            // TODO Auto-generated method stub
            return super.getRecordWriter(arg0);
        }

    }

定义自己的数据：

public class Point3D implements WritableComparable<Point3D>{
        private float x, y, z;
        public float getX(){return x;}
        public float getY(){return y;}
        public float getZ(){return z;}
        public void readFields(DataInput in) throws IOException{
            x = in.readFloat();
            y = in.readFloat();
            z = in.readFloat();
        }
        public void write(DataOutput out)throws IOException{
            out.writeFloat(x);
            out.writeFloat(y);
            out.writeFloat(z);
        }
        public int compareTo(Point3D p){
            float ret = (x*x+y*y +z*z) - (p.x*(p.x)+p.y*(p.y)+p.z*(p.z));
            if (ret > 0)
                return 1;
            else if (ret == 0)
                return 0;
            else 
                return -1;
    
        }
    }

一些常用的流：

FSDataInputStream
DataInputStream
FileInputStream
InputStream

BufferedInputStream

链式处理：

在hadoop计算的过程中比较耗费时间的是IO操作，一些Job 在Map需要前期预处理，reduce后需要后处理，这样可以使用Job的链式处理；

通过ChainMapper.addMapp实现，但是该类不支持hadoop1.2.1版本。

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参考文献：

《实战Hadoop》开启通向云计算的捷径，刘鹏主编，电子工业出版社

最短路径系列之一《从零开始学Hadoop》

http://blog.csdn.net/chaoping315/article/details/6221440